KI in der Kanzlei braucht prüfbare Arbeitsabläufe

Eine KI fasst einen Vertrag zusammen, findet eine steuerliche Fundstelle oder schlägt eine Buchungszuordnung vor. Das kann Vorarbeit erleichtern. Ob Ihr Team dadurch tatsächlich Zeit gewinnt, zeigt sich erst bei der Prüfung: Sind die Angaben vollständig? Passt die Quelle zum Fall? Wie viel muss korrigiert werden?

Für Kanzleien und Fachabteilungen lohnt es sich deshalb, einen konkreten Vorgang zu betrachten. Die folgenden Beispiele zeigen, welche Anforderungen bei Recherche, Dokumentenanalyse und Buchungsprozessen zusammenkommen.

Eine gefundene Antwort ist noch keine vollständige Prüfung

Der Harry-Potter-Demonstrator macht ein Problem der Dokumentenanalyse anschaulich. In der beschriebenen Versuchsanordnung wurden erfundene Zaubersprüche in Texte eingefügt. Das Modell sollte sie erkennen, nannte laut der Schilderung jedoch bekannte Begriffe und übersah die eingefügten Wörter.

Ohne die verwendeten Dateien und vollständigen Verarbeitungsschritte lässt sich daraus kein allgemeines Urteil über die Technik ableiten. Offen bleibt etwa, ob die relevanten Textstellen überhaupt beim Modell ankamen. Für die eigene Planung ist die Unterscheidung trotzdem hilfreich: Eine passende Passage zu suchen und sämtliche einschlägigen Stellen zu erfassen sind unterschiedliche Aufgaben.

Bei RAG, der Retrieval-Augmented Generation, sucht ein System zunächst Textstellen und übergibt sie einem Sprachmodell als Grundlage für eine Antwort. Für gezielte Wissensfragen kann das nützlich sein. Wer dagegen alle Fristen eines Vertragsbestands erfassen möchte, muss zusätzlich prüfen, welche Dokumentteile verarbeitet wurden und welche Stellen fehlen.

Zu jeder gefundenen Frist sollten Dokument und Textstelle gehören. Unlesbare Anlagen bleiben offen. Anhand fachlich geprüfter Vergleichsfälle lässt sich dann untersuchen, wie häufig der Ablauf relevante Angaben übersieht und ob die dokumentierten Fundstellen eine Prüfung im Zusammenhang ermöglichen.

Recherche braucht den Abgleich mit dem Original

Ein KKC-Projektbeispiel beschreibt KI-Funktionen bei einem Anbieter juristischer Informationssysteme. Eigene Fachinhalte sollten für Recherche, Analysen und Formulierungsvorschläge erschlossen werden. Der zugrunde liegende Bericht vom Januar 2025 bezog sich auf eine geschlossene Beta-Phase. Er belegt weder eine heutige Produktverfügbarkeit noch eine allgemeine Zeitersparnis.

Für einen eigenen Rechercheablauf lässt sich daraus eine praktische Aufgabe ableiten: Ihr Team braucht Zugang zu den Originalquellen. Ein Quellenlink allein bestätigt noch nicht, dass die Textstelle die Antwort trägt. Auch die verwendete Fassung und der Bezug zum konkreten Sachverhalt müssen passen.

Ein weiteres Projektbeispiel betrifft einen Steuerinformations-Chatbot für die Endkunden eines Verlags. Dort stand der Zugang zu Fachwissen über Fragen in Alltagssprache im Vordergrund. Das unterscheidet sich von der Recherche durch Fachpersonen. Im Test sollte deshalb auch sichtbar werden, was bei unvollständigen Fragen oder fehlenden Informationen geschieht. Die beschriebenen Testphasen sind kein Nachweis für fachlich zuverlässige Antworten.

Regeln und Systemzugriffe gehören zusammen

Wenn KI im Arbeitsalltag eingesetzt werden soll, braucht sie die richtigen Unterlagen und einen festgelegten Bearbeitungsauftrag. Ein KI-Skill kann beispielsweise dokumentieren, welche Quellen gelten, wie Abweichungen zu kennzeichnen sind und wann eine Fachperson übernehmen muss. Eine Systemanbindung stellt den erlaubten Zugriff auf die benötigten Informationen her.

Bei einer Vertragsprüfung gehören dazu die passende Dokumentfassung und die Prüfregeln der Kanzlei. Die Änderungsvorschläge werden anschließend fachlich geprüft. Ob ein Entwurf erstellt, eine freigegebene Fassung abgelegt oder eine Nachricht versendet werden darf, muss für jeden Schritt geregelt sein.

Vor der Verarbeitung vertraulicher Unterlagen sind außerdem die zulässige Datenverarbeitung und die Berechtigungen zu klären. Welche Daten ein angebundener Dienst erhält, hängt vom konkreten Aufbau ab.

Buchungsprozesse zeigen den Wert klarer Ausnahmen

Der japanische Steuerberater Kento Hatakeyama beschreibt einen Ablauf, bei dem zunächst feste Schlüsselwortregeln Vorgänge zuordnen. Nicht zugeordnete Fälle werden anschließend mit KI weiterbearbeitet. Fachlich beurteilungsbedürftige Fälle prüft er selbst. Es handelt sich um seinen Praxisbericht, nicht um einen eigenen KKC-Kundenerfolg oder einen unabhängigen Wirksamkeitsnachweis.

Für eine deutsche Kanzlei wäre gesondert zu prüfen, welche Funktionen ihre Buchhaltungssoftware bereitstellt und welche Mandantendaten verarbeitet werden dürfen. Ein sinnvoller erster Test könnte sich auf Zuordnungsvorschläge beschränken. Fehlende Belege und mehrdeutige Angaben bleiben dabei offen, bis eine zuständige Person sie geklärt hat.

Vergleichen Sie den gesamten Aufwand mit der bisherigen Bearbeitung. Dazu zählen die Datenvorbereitung, die fachliche Kontrolle und die Nacharbeit. Eine kürzere technische Laufzeit kann durch zusätzliche Korrekturen wieder aufgezehrt werden.

Einen begrenzten Vorgang praktisch prüfen

Wählen Sie für den Einstieg eine wiederkehrende Aufgabe mit überprüfbarem Ergebnis, etwa einen Unterlagencheck oder eine Recherche zu einer klar eingegrenzten Frage. Legen Sie vorab fest, woran Ihr Team eine brauchbare Ausgabe erkennt und welche Fehler erfasst werden. An denselben Fällen können Sie anschließend vergleichen, ob die KI-Unterstützung Arbeit spart.

Im Orientierungsworkshop mit Kai Kramer klären Sie mögliche erste Schritte und erhalten eine Empfehlung für einen Praxistest. KI-Erfahrung ist dafür nicht erforderlich. Ein ausgewählter Ansatz kann danach als gesonderter Proof of Concept umgesetzt werden. Umfang und Preis werden separat vereinbart.

Weitere Informationen und Kontakt: https://go.kkc.ai/tm